导入MNIST数据集，首先把矩阵灰度图像输入转化为向量输入，针对“0”和“1”这两一类各自前1000个训练样本组成的样本集，利用PCA()函数的explained_variance_ratio_输出，汇报前三个PC的各自方差占比。以上内容的python代码是什么

以下是实现上述功能的Python代码：

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.decomposition import PCA

mnist = fetch_openml('mnist_784')

# 将矩阵灰度图像转化为向量输入
X = mnist.data / 255.0
y = mnist.target

# 选取0和1这两类各自前1000个训练样本
X_01 = X[(y == '0') | (y == '1')]
y_01 = y[(y == '0') | (y == '1')]

# 使用PCA进行降维，输出前三个PC的各自方差占比
pca = PCA(n_components=3)
X_01_pca = pca.fit_transform(X_01)
print("前三个PC的各自方差占比为:", pca.explained_variance_ratio_)

注意，以上代码只是实现了题目中要求的部分，如果需要完整的代码，还需要添加训练模型、评估模型等步骤。